这个程序试图逼近函数 f(x) 从 -L 到 L 使用 quad（MATLAB 函数）的 m 项傅立叶级数。

毕达哥拉斯树是由正方形构成的平面分形。 它以毕达哥拉斯 (Pythagoras) 的名字命名，因为每一个三边形相接的正方形都包含一个直角三角形，在传统上用于描述勾股定理的配置中。

%在图像 (Im) 上找到两点（x0,y0 和 x1,y1）之间的最小测地距离 % 图像可以是彩色或灰度 %return x0,y0 和 x1,y1 之间的测地距离%使用图像作为以颜色为高度的拓扑图，并使用 %Dijkstra 算法找到 x1,y1 和 x0,y0 之间的最小测地距离 ％输入： %Im 彩色图像（或其他多通道图像） %x0,y0 原点坐标（在图像上） %x1,y1 目标点坐标 %NumSteps 可选参数，允许您限制计算的循环次数，这可能会导致计算速度更快但精度较低 %WeightDist 距离分量有两部分 % 图像平面上的距离和颜色/灰度值中的距离 此参数 % 控制图像平面上距离的相对权重 %Output: %DistMap 坐标 x0,y0 的测地距离图 %Method: %使用图像作为拓扑图，使用Dijkstra算法求测地距离

功能说明： RaDec2AzEl 将获取地心参考系中的赤经和赤纬、站点纬度和经度以及 GMT 时间，并输出本地地平线参考系中的方位角和高程。 输入列表： 地心赤经（度） 地心偏角（度） 纬度（以度为单位的站点纬度 -90:90 -> S(-) N(+)） Lon（以度为单位的站点经度 -180:180 W(-) E(+)） UTC（协调世界时 YYYY/MM/DD hh:mm:ss） 输出列表： 本地方位角（度） 局部仰角（度） 示例函数调用： [Az El] = RaDec2AzEl(294.9891115,-20.8235624,39.007,-104.883,'1994/05/14 13:11:20.59856')

此函数使用 Crout 算法提供方阵的 LU 因子。

第六章这些是 Elsevier 所著《模型预测控制的实用设计与应用》（电子书 ISBN：9780128139196，平装书 ISBN：9780128139189）第 6 章的文件。 在许多工业应用中，工厂的动态是非线性的。 经常被问到的问题是高度非线性的吗？ 我们可以使用线性控制器技术，例如 PID 吗？ 在本章中，将在控制器设计之前研究非线性。 将生成工厂运行范围内的响应面。 该表面将深入了解全系列所需的控制器数量。 然后设计了多个 MPC，并引入了开关逻辑的概念以及调整 MPC 控制器开关的挑战。 在 Chapter_6\Section_3 文件夹中，使用 Parallel Computing Toolbox 对船舶进行了 20 次模拟。 阅读并运行 Chapter_6_Section_3_Script.m 以进行模拟。 脚本中包含诸如从脚本更改 Simulink:registered: 参数、创建新文件名

EGAB 程序允许用户绘制完整的飞机，前提是机身由二维草图的旋转实体产生控制飞机形状的所有参数都可以轻松更改。

该函数执行如 Stone 和 Roberts (1990), Oecologia 85:74-79 中所述的交换算法。 数据矩阵必须以站点（岛屿）为行，物种为列进行组织。 该函数仅适用于二进制矩阵（但可以轻松修改以转换丰度矩阵）。 “交换”随机打乱一个二进制矩阵，同时保持行和列的总和相同。 要调用该函数，请发送数据矩阵和您希望执行的交换次数：swap(matrix,1000)。 该函数返回混洗后的矩阵。 对于每次交换，该函数随机识别两行和两列，使得： [...0...1..; ......; ... 1 ... 0 ..] 然后切换（交换）列中的 0 和 1。 由 Brice X. Semmens (semmens@u.washington.edu) 撰写，03/26/03 欢迎评论和修改/改进。

此函数可用于执行 Newton-Raphson 方法来检测多项式的根。 它从用户的初始猜测开始并迭代，直到满足所需的收敛标准。 需要注意的是，MATLAB 库中的“root”函数可以找到任意阶多项式的所有根。 但是这种方法根据初始猜测给出了根，并给出了收敛所需的迭代次数。 ％ 例子： % f(x)=(x^3)-6(X^2)-72(x)-27=0 ％ 所以% 向量=[1 -6 -72 -27] %初始=300； %容差=10^-2； % maxiteration=10^4; % [root,number_of_iteration] = newton(vector,initial,tolerance,maxiteration) ％ 或者% [root,number_of_iteration] = newton([1 -6 -72 -27],300,10^-2,10^4) ％root = % 1

Prism 使用统计方法的组合进行基于样条的多元回归。 Prism 通过平滑样条回归、PCA 和 RVR/LASSO 的组合，使用正则化、降维和特征选择来执行此回归。 如果使用工具箱，请引用本文： 马丹，CR（2016 年）。 Prism：具有正则化、降维和特征选择的多重样条回归。 开源软件杂志，31.doi:10.21105/joss.00031